NVIDIA CUDA GPU高速平行運算程式開發
開課日期 | |
2026-05-13 |
課程費用 | |
線上洽詢 |
開課地點 | |
新竹市東區光復路二段295號3樓之2(新竹恆逸教育訓練中心) |
| 適合職務 | |
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課程資訊
適用對象
課程特色
詳細內容
師資介紹
課程資訊
開課日期
2026-05-13
學習時程
14小時
上課時間
週三,週四
上課時段
上午,下午
適用對象
1.具備程式基礎的開發者：熟悉 C 語言或其他程式語言，想學習 GPU 平行運算技術者。
2.人工智慧與資料科學相關領域的從業人員：希望利用 GPU 加速 AI 訓練、深度學習模型或科學計算者。
3.高效能運算或科學工程領域的研究者與工程師：需要處理大量資料或複雜模擬運算者。
4.對 GPU 技術與產業應用感興趣的人士：希望了解 CUDA、NVIDIA GPU 架構及其應用趨勢者。
課程特色
1.建立 GPU 平行運算與 CUDA 核心觀念
理解 GPU 平行運算架構、CUDA 程式模型與記憶體階層，奠定高效能運算基礎。
2.培養 CUDA 平行程式設計與效能最佳化能力
透過實作課程，學習資料切割、執行緒配置、多串流與多 GPU 設計技巧。
3.應用 GPU 平行運算於 AI 與高效能運算領域
將 CUDA 技術實際應用於人工智慧、科學計算與工程模擬，銜接產業需求與未來運算最新趨勢。
詳細內容
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課程内容
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Part 1：基礎概念與 CUDA 入門
（第一日上午） |
1. GPU 與 CUDA 平行運算概念入門
2. 平行計算的核心概念：Thread, Block, Grid, Warp
3. 基礎 CUDA 平行程式設計實作
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Part 2：CUDA 記憶體管理與效能分析
（第一日下午） |
4. GPU 記憶體階層與優化策略
5. 效能分析與優化工具
6. 基礎 CUDA 平行程式設計實作
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Part 3：科學運算應用專題
（第二日上午） |
7. 應用專題：影像處理加速實作
8. 科學模擬與金融應用專題
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Part 4：進階技術與未來趨勢
（第二日下午） |
9. 多 GPU 與 Streams 並行技術
10. NVIDIA AI 超級運算與最新技術分享
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師資介紹
鄭羽熙講師
- 現任：兌全有限公司 總經理。
- 主要研究領域：Modern Artificial Intelligence application, Multi-core parallel processing and GPU massive processing, Image AI application, Edge AI and LLM application, Embedded SOC system, FPGA and Chip design。
- 學經歷：畢業於國立臺灣大學 電機系(博士)，曾任中山科學研究院簡聘技正、德碩半導體股份有限公司晶片設計經理、麗臺科技股份有限公司副總工程師。
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